Apakah Penggunaan NLP Machine Learning Masih Relevan?
PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
1 Hari 23 Jam 4 Menit 13 Detik

Apakah Penggunaan NLP Machine Learning Masih Relevan?

Belajar Data Science di Rumah 29-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/2-longtail-jumat-07-2024-07-29-154034_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Natural Language Processing (NLP) adalah bidang di persimpangan antara linguistik dan ilmu komputer yang bertujuan untuk memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Dengan bantuan machine learning (ML), NLP telah membuat kemajuan signifikan dalam beberapa dekade terakhir.


Namun, pertanyaan tentang relevansi penggunaan NLP dengan machine learning masih terus bermunculan seiring perkembangan teknologi. Kira-kira masihkah relevan penggunaan NLP di dunia machine learning? Yuk, temukan jawabannya lewat artikel berikut ini sahabat DQLab!


1. Apa itu Natural Language Processing (NLP)?

Pemrosesan Bahasa Alami, yang sering disingkat sebagai Natural Language Processing adalah cabang kecerdasan buatan (AI) yang berfokus pada interaksi antara komputer dan bahasa manusia. Tujuannya adalah untuk memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia dengan cara yang bermakna dan berguna. NLP menggabungkan teknik-teknik dari linguistik, ilmu komputer, dan pembelajaran mesin untuk memproses, menganalisis, dan mengekstrak wawasan dari data teks dan suara. NLP mengendalikan program komputer yang menerjemahkan teks dari satu bahasa ke bahasa lain, merespons perintah suara, dan dengan cepat merangkum volume teks yang besar, bahkan secara real-time.


Pasar NLP (Natural Language Processing) adalah industri yang berkembang pesat yang berfokus pada pengembangan teknologi untuk memungkinkan komputer memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia. Menurut proyeksi laporan terbaru kami, pasar pemrosesan bahasa alami diperkirakan akan melonjak dari valuasi $29,1 miliar pada tahun 2023 menjadi $92,7 miliar pada tahun 2028, menunjukkan tingkat pertumbuhan tahunan majemuk (CAGR) sebesar 26,1% selama periode perkiraan 2023 hingga 2028.


Laporan dari BCC Research memprediksi Amerika Utara menyumbang 36,1% dari nilai pasar, diikuti oleh Asia-Pasifik dan Eropa untuk pasar NLP.


Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!


2. Role AI pada Natural Language Processing (NLP)

Artificial Intelligence memainkan peran yang sangat krusial dalam penerapan Natural Language Processing (NLP). NLP sendiri merupakan sub bidang AI yang difokuskan untuk memungkinkan komputer dalam memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia.


Berikut adalah beberapa poin utama AI dalam Natural Language Processing (NLP):

  • Klasifikasi Teks: Model AI digunakan untuk mengkategorikan dan mengklasifikasikan data teks ke dalam kategori atau label yang telah ditentukan sebelumnya.

  • Chatbot dan Asisten Virtual: Chatbot dan asisten virtual yang didukung AI menggunakan NLP untuk memahami dan merespons pertanyaan serta perintah pengguna secara percakapan. Sistem ini diterapkan dalam dukungan pelanggan, pencarian informasi, dan otomatisasi.

  • Pencarian Informasi: Teknik NLP diterapkan pada mesin pencari untuk membantu pengguna menemukan informasi yang relevan dengan lebih efektif.

  • Pengenalan Suara: Teknologi pengubah suara menjadi teks, yang didukung AI, mengonversi bahasa lisan menjadi teks tertulis.

  • Layanan Penerjemahan Bahasa: Layanan penerjemahan yang didukung AI, seperti Google Translate, menggunakan teknik deep learning untuk menyediakan terjemahan yang akurat antara ratusan bahasa.


3. Apakah Profesional NLP di Ranah Machine Learning Dibutuhkan?

Praktisi NLP (Natural Language Processing) sangat diminati, dan tren ini diperkirakan akan terus berlanjut di tahun-tahun mendatang. Menurut Grand View Research, pasar NLP global bernilai USD 10,93 miliar pada tahun 2020 dan diprediksi akan meningkat dengan tingkat pertumbuhan tahunan gabungan (CAGR) sebesar 22,5 persen dari tahun 2021 hingga 2028.


Menurut analisis LinkedIn, NLP adalah salah satu dari sepuluh karier yang sedang berkembang pada tahun 2021. Survei tersebut menunjukkan bahwa permintaan untuk praktisi NLP telah meningkat sebesar 43% setiap tahun selama lima tahun terakhir. Analisis tersebut juga menunjukkan bahwa perusahaan seperti Amazon, Apple, dan Microsoft adalah beberapa pemberi kerja utama bagi praktisi NLP.


Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


4. Masa Depan NLP 

Natural Language Processing (NLP) memiliki masa depan yang cerah dengan berbagai kemungkinan dan aplikasi. Kemajuan di bidang seperti pengenalan suara, terjemahan otomatis, analisis sentimen, dan chatbot, untuk menyebutkan beberapa, dapat diharapkan dalam beberapa tahun ke depan. NLP akan semakin terintegrasi dengan teknologi inovatif lainnya, seperti kecerdasan buatan (AI), Internet of Things (IoT), dan blockchain. Integrasi ini akan memungkinkan otomatisasi dan optimalisasi lebih banyak proses, serta komunikasi yang lebih aman dan efisien antara perangkat dan sistem.


Bidang lain yang dapat dimasukkan dalam cakupan masa depan NLP adalah pemasaran digital. Perusahaan mencari cara untuk mempersonalisasi pesan mereka dan berinteraksi dengan konsumen pada tingkat yang lebih dalam seiring dengan semakin canggihnya iklan online. NLP dapat memainkan peran penting dalam upaya ini dengan membantu menganalisis dan memahami pola bahasa, sentimen, dan preferensi pelanggan. Sebagai hasilnya, kampanye iklan dapat menjadi lebih terarah dan efektif, serta keterlibatan dan loyalitas pelanggan dapat meningkat.


Ingin tahu lebih lanjut tentang NLP? Yuk kuasai dan pelajari Machine Learning bareng-bareng bersama DQLab! Modul ajarnya lengkap dan bervariasi. Semua skill yang dibutuhkan akan diajarkan. Dilengkapi studi kasus yang membantu kalian belajar memecahkan masalah dari berbagai industri.


Bahkan diintegrasikan dengan ChatGPT. Manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun


Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan persiapkan diri untuk menguasai machine learning dengan ikuti Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner


Penulis: Reyvan Maulid

Mulai Belajar
Machine Learning Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Machine Learning

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login